【導(dǎo)讀】工具學(xué)習(xí)的開(kāi)源時(shí)代來(lái)了！

人類(lèi)具有創(chuàng)造和利用工具的能力，使得我們可以突破身體的限制，探索更廣闊的世界。

人工智能基礎(chǔ)模型也類(lèi)似，如果僅靠訓(xùn)練階段得到的權(quán)重，使用場(chǎng)景就會(huì)非常受限，而最近提出的工具學(xué)習(xí)（tool learning），將特定領(lǐng)域的專(zhuān)用工具與大規(guī)模基礎(chǔ)模型相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)更高的效率、性能。

不過(guò)目前工具學(xué)習(xí)的相關(guān)研究還不夠深入，也缺乏相關(guān)的開(kāi)源數(shù)據(jù)和代碼。

最近，清華大學(xué)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)室等支持的開(kāi)源社區(qū)OpenBMB （Open Lab for Big Model Base）發(fā)布了ToolBench項(xiàng)目，可以幫助開(kāi)發(fā)者構(gòu)建開(kāi)源、大規(guī)模、高質(zhì)量的指令調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)，促進(jìn)構(gòu)建具有通用工具使用能力的大型語(yǔ)言模型。

倉(cāng)庫(kù)鏈接：https://github.com/OpenBMB/ToolBench

ToolBench倉(cāng)庫(kù)中提供了相關(guān)數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練和評(píng)估腳本，以及在ToolBench上微調(diào)的功能模型ToolLLaMA，具體特點(diǎn)為：

1. 支持單工具和多工具方案

其中單工具設(shè)置遵循LangChain提示風(fēng)格，多工具設(shè)置遵循AutoGPT的提示風(fēng)格。

2. 模型回復(fù)不僅包括最終答案，還包含模型的思維鏈過(guò)程、工具執(zhí)行和工具執(zhí)行結(jié)果

3. 支持真實(shí)世界級(jí)別的復(fù)雜性，支持多步工具調(diào)用

4. 豐富的API，可用于現(xiàn)實(shí)世界中的場(chǎng)景，如天氣信息、搜索、股票更新和PowerPoint自動(dòng)化

5. 所有的數(shù)據(jù)都是由OpenAI API自動(dòng)生成并由開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行過(guò)濾，數(shù)據(jù)的創(chuàng)建過(guò)程很容易擴(kuò)展

不過(guò)需要注意的是，目前發(fā)布的數(shù)據(jù)還不是最終版本，研究人員仍然在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理來(lái)提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，并增加真實(shí)世界工具的覆蓋范圍。

ToolBench

ToolBench的總體思路是基于BMTools，在有監(jiān)督數(shù)據(jù)中訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型。

倉(cāng)庫(kù)中包含31.2萬(wàn)次真實(shí)API調(diào)用得到的9800條數(shù)據(jù)，涵蓋單工具場(chǎng)景和多工具場(chǎng)景，下面是單工具的統(tǒng)計(jì)信息。

其中每行數(shù)據(jù)都是一個(gè)json dict，包含數(shù)據(jù)創(chuàng)建的提示模板、工具使用的人工指令（查詢(xún)）、中間思維/工具執(zhí)行循環(huán)和最終答案。

模型實(shí)驗(yàn)

機(jī)器評(píng)估：研究人員對(duì)每個(gè)工具隨機(jī)抽取100個(gè)鏈步（chain steps）來(lái)構(gòu)建機(jī)器評(píng)估測(cè)試平臺(tái)，平均27個(gè)最終步驟和73個(gè)中間工具調(diào)用步驟，其中最終步驟的評(píng)估使用Rouge-L指標(biāo)，中間步驟的評(píng)估使用ExactMatch指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。

人工評(píng)估：在天氣、地圖、股票、翻譯、化學(xué)和WolframAlpha工具中隨機(jī)抽取10個(gè)query，然后評(píng)估工具調(diào)用過(guò)程的通過(guò)率、最終答案以及和ChatGPT最終答案的比較。

ChatGPT評(píng)估：通過(guò)ChatGPT對(duì)LLaMA和ChatGPT的答案和工具使用鏈進(jìn)行自動(dòng)評(píng)估。

評(píng)估結(jié)果如下（分?jǐn)?shù)越高越好），可以看到ToolLLaMA在不同場(chǎng)景下與ChatGPT的性能相同或更好。

工具學(xué)習(xí)

在清華大學(xué)、人民大學(xué)、北京郵電大學(xué)等個(gè)國(guó)內(nèi)外知名高校和大學(xué)聯(lián)合發(fā)布的一篇論文中，對(duì)工具學(xué)習(xí)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，介紹了工具學(xué)習(xí)的背景，包括認(rèn)知起源、基礎(chǔ)模型的范式轉(zhuǎn)變，以及工具和模型的互補(bǔ)作用。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2304.08354.pdf

文中還回顧了現(xiàn)有的工具學(xué)習(xí)研究，包括工具增強(qiáng)型和工具導(dǎo)向型學(xué)習(xí)，并制定了一個(gè)通用的工具學(xué)習(xí)框架：從理解用戶(hù)指令開(kāi)始，模型應(yīng)該學(xué)會(huì)把一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)分解成幾個(gè)子任務(wù)，通過(guò)推理動(dòng)態(tài)地調(diào)整計(jì)劃，并通過(guò)選擇合適的工具有效地征服每個(gè)子任務(wù)。

文中還討論了如何訓(xùn)練模型以提高工具使用能力并促進(jìn)工具學(xué)習(xí)的普及。

考慮到之前的工作中缺乏系統(tǒng)的工具學(xué)習(xí)評(píng)估，研究人員用17種有代表性的工具進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并展示了當(dāng)前基礎(chǔ)模型在熟練利用工具方面的潛力。

論文最后討論了幾個(gè)需要進(jìn)一步研究的工具學(xué)習(xí)的開(kāi)放性問(wèn)題，例如確保安全和可信賴(lài)的工具使用、用基礎(chǔ)模型實(shí)現(xiàn)工具創(chuàng)建，以及解決個(gè)性化的難題。